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文檔簡介
1、近年來,隨著模式識別技術(shù)的高速發(fā)展,依據(jù)人體生物特征進(jìn)行身份鑒定已經(jīng)成為一個受到大量關(guān)注的模式識別領(lǐng)域。在諸多基于生物特征的識別技術(shù)中,人臉識別以其強(qiáng)烈的視覺直觀性和便捷性,逐步呈現(xiàn)出了重要的研究價值。在應(yīng)用領(lǐng)域,該技術(shù)也有十分廣闊的應(yīng)用前景。截至目前,人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了一定的研究成果,并在某些場合得到了初步的應(yīng)用。但該項(xiàng)技術(shù)的性能還有待提高,尤其是在復(fù)雜環(huán)境下,人臉識別技術(shù)的表現(xiàn)結(jié)果往往不能達(dá)到人們的期望。
優(yōu)秀的人臉識
2、別系統(tǒng)應(yīng)該具有良好的人臉檢測功能以及魯棒的人臉識別性能?，F(xiàn)有的研究常將人臉檢測與人臉識別割裂開來,而忽略了如何發(fā)揮二者的整體性能等問題,此外,已有的人臉識別算法也大多針對原圖像空間進(jìn)行處理,忽略了圖像的特征空間。鑒于此,本文提出了一種對檢測的人臉進(jìn)行重新定位,并提取人臉的不同特征進(jìn)行特征融合,運(yùn)用KNN+稀疏表示算法進(jìn)行人臉識別的方法。
在本文中,我們對基于人臉檢測的結(jié)果進(jìn)行人臉重新定位、人臉特征提取、特征融合以及人臉識別算法
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